En este primer vídeo se evidencias bastantes errores los cuales no tienen una solución solo se corta el vídeo y se regresa sin errores por lo cual desconcentra un poco, pero nada que un rato de busqueda no solucione.
En este primer vídeo se evidencias bastantes errores los cuales no tienen una solución solo se corta el vídeo y se regresa sin errores por lo cual desconcentra un poco, pero nada que un rato de busqueda no solucione.
Hola, Juan. ¿Cómo vas?
Gracias por compartir tus reflexiones y aprendizajes con la comunidad Alura.
Comprendo lo que comentas sobre el video. Cuando una explicación muestra errores y luego el contenido continúa sin mostrar la resolución completa, puede generar confusión, principalmente en una etapa de configuración del LLM, donde cada detalle del entorno y del código puede influir en el resultado.
Consejo: si vuelve a ocurrir, registra el minuto exacto del video y el mensaje de error que aparece, y compártelo en el foro o en la evaluación de la clase. Así el equipo puede revisar el material con más precisión y también podemos ayudarte a encontrar la solución paso a paso. ¿Lograste avanzar con la configuración después de hacer la búsqueda?
Cuenta con el apoyo del foro en tu viaje. Saludos y buenos estudios!
Es en el video Conectándose con un LLM en el minuto 14:22 se salta en esta linea que marca error
from langchain.prompts import PromptTemplate la linea
correcta es
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
modelo_de_prompt = PromptTemplate(
template="¡Cuál es el impacto de inteligencia artificial en la {tema}?",
input_variables=["tema"])
cadena = modelo_de_prompt | llm | StrOutputParser()
respuesta = cadena.invoke({"tema":"educación"})
print(respuesta)
a mi no me deja accesar al modelo pro, pero este modeloo si me deja accesar
llm=ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.5-flash")